基本描述 1.Matlab实现PSO-LSTM粒子群算法优化长短期记忆神经网络的数据多输入分类预测,运行环境Matlab2020b及以上; 2.优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数。 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用; 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图; 4....
其中,长短期记忆神经网络(LSTM)作为一种能够捕捉时间序列数据中长期依赖关系的模型,被广泛应用于各种领域。然而,LSTM模型在处理多特征分类预测时,往往需要更多的注意力机制来提高预测精度。 为了解决这一问题,本文提出了一种基于粒子群算法(PSO)优化的LSTM模型,同时融合了注意力机制,用于多特征分类预测。该模型结合了PSO...
粒子群算法(PSO)优化长短期记忆神经网络的数据分类预测,PSO-LSTM分类预测,多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图 点赞(0)踩踩(0)反馈 ...
数学建模必备分类模型。基于Matlab的BP分类、CNN分类、ELM分类、GA-BP分类、LSTM分类、PSO-BP分类、RBF分类、RF分类、SVM分类九种分类识别算法。算法相互之间对比,可自行替换数据后分类识别。程序已调通,可直接运行。, 视频播放量 395、弹幕量 0、点赞数 7、投硬币枚数 6
1.Matlab实现PSO-LSTM-Attention粒子群算法优化长短期记忆神经网络融合注意力机制多特征分类预测,运行环境Matlab2023b及以上; 2.优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数。 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用; ...
综合以上内容,我们可以得出结论:基于粒子群算法优化的长短期记忆神经网络融合注意力机制(PSO-LSTM-Attention)模型在多特征分类预测任务中具有较高的性能。该模型能够更好地处理多特征数据,并提高预测精度,具有一定的实际应用价值。 总之,本文提出的PSO-LSTM-Attention模型为多特征分类预测任务提供了一种新的解决方案,对于...